동중국해 북부 대륙붕에 발달한 후기 홀로세 니질 퇴적체의 분포양상과 층서의 발달 특성을 밝히기 위해 고해상도 Chirp 탄성파 단면 자료를 이용하여 분석하였다. 고해상 탄성파 단면도상에서 음향기반암(기저 경계면 B)위에 2개의 퇴적층서(Unit 1과 2)가 나타나며 이들은 침식 경계면(중간 반사면 M)으로 경계된다. 하위 퇴적층서 Unit 1은 음향학적으로 평행 또는 준평행 반사층리와 수로 충진 퇴적상이 나타난다. 상위 퇴적층서 Unit 2는 반투명 내부 퇴적상과 7m 이하 퇴적두께의 렌즈형태로 발달해 있다. 시퀀스 층서분석으로부터 이들 퇴적층서는 마지막 저해수준 이후 형성되었다. 해침 퇴적체(Unit 1)는 최후 빙기동안 형성된 층서 경계면위에 바로 분포한다. 해침 퇴적체는 침식곡의 염하구 환경하에서 하천, 델타, 그리고 조간대 환경의 복합 퇴적물로 구성된다. 해침 퇴적체 바로 위는 침식 저지형의 최대 범람면이 나타난다. 최대 범람면위에 발달한 고해수준 퇴적체(Unit 2)은 저지대를 충진하는 니질 퇴적체로 구성된다. 니질 퇴적체는 제주도 남쪽 약 140km 떨어진 곳에 마치 태풍 같은 모양의 원형 형태로 수심 약 60-90m 사이에 집중적으로 발달해 있다. 이 퇴적체의 분포 면적과 부피는 각각 약 $3,200km^2$와 약 $10.7\times1109m^3$이다. 니질 퇴적체의 기원은 고황하와 양자강에서 배출된 부유퇴적물의 혼합기원으로 해석된다. 원형의 분포형태는 북부 동중국해에 발달한 반시계 방향의 와류 순환계로 인해 형성된 것으로 판단된다.
이 논문에서는 최근 무선 통신 환경으로 증가하고 있는 지하철 터널 환경에서의 전파 특성을 측정하고 분석하였다. 측정은 지하철 터널에서 2.45㎓와 5.8㎓의 주파수 대역을 가지고 수행하였다. 측정을 위해 사용된 터널의 길이는 LOS(line of sight: LOS)가 175m이고, NLOS(non line of sight: NLOS)가 270m이다. 지하철 터널은 곡선형이며, 그 단면은 마제형(horseshoe type)이다. 측정 시스템은 협대역 시스템과 광대역 시스템을 이용한다. 협대역 시스템은 경로손실(path loss: PL) 측정을 위해 사용되고 광대역 시스템은 전력지연프로파일(power delay profile: PDP) 측정을 위해 사용된다. 특히, 광대역 시스템은 슬라이딩 코릴레이션 기법을 기반으로 80MHz 칩율과 1023길이의 PN 시퀀스 발생기로 구성하였다. 안테나 빔 형태에 따른 전파특성을 분석하기 위해서 무지향성 안테나와 지향성 안테나를 사용하였다. 경로손실은 터널 환경의 순수한 경로손실만을 나타내었다. 지연 프로파일은 평균초과지연(Mean Exess Delay)와 RMS 지연확산(RMS delay spread)에 대해서 분석하였다.
ITU-R M.1842-1은 해상 이동 서비스를 위한 RR Appendix18 채널에서 VHF 대역의 디지털 통신의 가이드라인을 제공하는 국제 권고안이다. 본 논문에서는 ITU-R M.1842-1 Annex1에서 제시하는 28.8 kbps 급 ${\pi}$/4-DQPSK 디지털 기저대역 모뎀을 시뮬레이션하고, FPGA로 설계 및 구현한다. 권고안에 패킷구조가 아직 정의되지 않은 상태이므로 패킷검출 및 동기화를 위해 Cazac 시퀀스를 프리앰블로 사용한다. 기저대역 변복조 모뎀은 VHDL로 설계되어 자이링스사의 Atrix7 FPGA 칩이 장착된 NEXYS4 개발 플랫폼에 구현된다. 무선 통신 테스트를 수행하기 위해 ADC/DAC 보드를 제작하고, RF 모듈로서 EV9730을 장착하여 통합 프로토타입을 구현하고 실험한다. 권고안에 정의된 바와 같이 송수신신호는 25 kHz 대역폭을 유지하고, 송수신 플랫폼간 통신이 정상적으로 이루어짐을 실험을 통해 확인한다.
본 논문에서는 다중톤 방해신호가 존재하는 나카가미 페이디 전송로에서 BPSK 변조 및 동기검출을 이용하는 직접시퀀스/느린 주파수 도약(DS/SFH) 복합 확산대역 시스템의 성능을 분석한다. 나카가미 페이딩 전송로 모델은 페이딩 지수 m에 따라 다양한 전파환경을 표현할 수 있는 장점을 지니는데, m=1이면 레일레이 페이딩 분포를 나타내고, $1/2{\le}m{\le}1$이면 레일레이 페이딩보다 심한 페이딩을 나타낸다. m>1이면 라이시안 페이딩을 나타내고, m이 무한대로 감에 따라 페이딩이 없는 조건을 나타낸다. 본 논문은 이 모델을 근거로 복합 확산대역 시스템의 비트오율식을 유도하고, 여러가지 시스템 파라미터에 대하여 계산한 결과를 제시한다. 계산결과로부터 m이 증가함에 따라 페이딩의 영향은 줄어들고 이에 따라 더 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있으며, 방해신호대 원하는 신호의 전력비(JSR)가 작은 경우에는 DS 확산대역 시스템의 성능이 DS/SFH 복합 확산대역 시스템보다 좋은 성능을 나타내지만, 방해신호대 원하는 신호의 전력비(JSR)가 큰 경우에는 DS/SFH 복합확산대역 시스템의 성능이 DS 확산대역 시스템 성능보다 더 우수하다. 결론적으로, 전체 대역폭을 일정하게 유지할 경우, 다중톤 방해신호가 존재하는 환경에서 DS/SFH 복합 확산대역 시스템의 성능이 DS확산대역 시스템의 성능보다 훨씬 더 우수함을 알 수 있다.
최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.
전 세계적으로 악성코드는 하루 100만개 이상이 새롭게 발견되고 있으며, 악성코드 발생량은 해마다 증가하고 있는 추세이다. 공격자는 보안장비에서 악성코드가 탐지되는 것을 우회하기 위해 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 주로 이용한다. 변종 악성코드는 자동화된 제작도구나 기존 악성코드의 코드를 재사용하므로 비교적 손쉽게 생성될 수 있어 최근 악성코드 급증의 주요 원인으로 지목되고 있다. 본 논문에서는 대량으로 발생하는 악성코드의 효과적인 대응을 위한 행위기반 악성코드 프로파일링 시스템 프로토타입을 제안한다. 동일한 변종 악성코드들은 실제 행위가 유사한 특징을 고려하여 악성코드가 실행되는 과정에서 호출되는 API 시퀀스 정보를 이용하여 악성코드 간 유사도 분석을 수행하였다. 유사도 결과를 기반으로 대량의 악성코드를 자동으로 그룹분류 해주는 시스템 프로토타입을 구현하였다. 악성코드 그룹별로 멤버들 간의 유사도를 전수 비교하므로 그룹의 분류 정확도를 객관적으로 제시할 수 있다. 실제 유포된 악성코드를 대상으로 악성코드 그룹분류 기능과 정확도를 측정한 실험에서는 평균 92.76%의 분류 성능을 보였으며, 외부 전문가 의뢰에서도 84.13%로 비교적 높은 분류 정확도를 보였다.
주파수 자원을 효율적으로 이용하기 위한 기술인 인지무선통신(CR : Cognitive radio) 기술은 주파수 자원난을 해결하기 위하여 연구되고 있다. CR은 1차 사용자에 할당된 주파수를 2차 사용자가 이용할 수 있도록 한다. 그러나 무선채널에서는 페이딩과 음영지역의 영향으로 스펙트럼 센싱에 있어서 절충안이 필요해진다. 또한, 다양한 CR 시스템을 검출하고 구분하기 위해서 새로운 센싱 알고리즘이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 워터마킹 기술을 이용한 스펙트럼 센싱 알고리즘을 제안하여, Kasami-sequence와 M-sequence를 워터마킹 시퀀스로 이용했을 경우의 검출 성능을 비교한다.
감시 카메라 환경에서 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 관리하는 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 움직이는 돼지들이 근접해 있을 경우 돼지들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 돼지들을 분할하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스에서의 근접 돼지 분할 문제를 연속 프레임간의 전경 픽셀 정렬 문제로 정형화하여 해결하는 방법을 제안한다. 즉, 돈사에서 top-view로 획득한 영상 중에서 움직이는 돼지들이 근접한 경우, 돼지들의 경계가 구분된 이전 프레임의 정보를 현재 프레임에 투영한다. 이 때 개별 돼지의 움직임이 독립적임을 고려하여 이전 프레임의 개별 돼지 영역을 현재 프레임의 전경 영역에 각각 정렬함으로써 현재 프레임의 근접한 돼지를 개별적으로 분할한다. 실험결과, 제안 방법을 이용하여 3마리 이상의 근접한 돼지를 개별적으로 분할할 수 있음을 확인하였다.
전사체(transcript)는 유전자로부터 전사된 DNA 시퀀스 코드를 말한다. 전사체(transcript)의 발현된 형태에 따라 생성되는 단백질의 형태 역시 달라지므로 전사체 모델의 형태는 중요한 의미를 가지며 특정 위치의 전사체가 정상과 다르게 모델이 변할 경우 심각한 경우에는 유전자 질병에 노출될 수 있다. 현재 실험체에 대한 전사체 모형은 SpliceGrapher, Cufflinks와 같은 상용화된 도구들을 사용하여 얻을 수 있다. 하지만 이런 도구 간의 결과 값 및 어노테이션 정보와 결과 값 간의 유사도 비교를 위한 방법론은 현재 알려진 바 없다. 대신 전사체 비교를 위해 모형 간의 차이를 눈으로 하나씩 비교하거나 전사체 위치를 이용한 산수 값을 이용한다. 본 논문에서는 전사체 모형 간의 유사도를 비교하기 위한 방법론을 제시하고 Homo sapiens grch37 어노테이션 파일과 SRR387514 실험 데이터 간의 유사도를 제시한 방법론을 이용하여 측정한 결과 값을 분석하였다.
본 논문은 시변하는 열악한 수중환경에서 복잡도를 줄이면서 강인한 수중 음향 데이터 통신 시스템의 구현내용과 천해역에서의 실해역 시험결과를 다루고 있다. 실해역 시험시의 복잡하고 시변하는 실험환경에 쉽게 적용할 수 있도록 수중음향센서와 증폭기를 제외한 모든 부분을 디지털화된 송신시스템과 수신 시스템으로 구현하였다. 프레임 동기방식으로 CAZAC 시퀀스가 사용되었고, 중심주파수 25kHz와 대역폭이 5kHz를 갖는 QPSK 변복조 방식이 사용되어 오버헤드를 포함하여 10kbps의 전송율을 가질 수 있도록 설계되었으며, 전송 효율을 향상시키기 위해서 적응 빔형성기, 적응 등화기, 컨볼루션/Viterbi 부호화기 등과 같은 여러 가지 기술이 사용되었다. 개발된 시스템의 성능검증을 위해서 거제도 장목연안의 수심 8m에서 실시간 데이터 통신 시험을 수행하였으며, 전송거리 7.4km에서 10kbps의 전송속도를 가지고 영상 데이터가 성공적으로 전송되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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